Почему Deepseek пробуждает гигантов ИИ, таких как OpenAI, и почему вам стоит обратить на это внимание
DeepSeek R1 — не просто очередная модель ИИ: именно из-за неё акции Nvidia упали на 17%, Meta создала четыре ситуационные комнаты для её изучения, президент Трамп назвал её тревожным сигналом, а Сэм Альтман был вынужден публично прокомментировать её. Её рост вызвал дискуссии о контроле над ИИ, рыночных потрясениях и национальной безопасности, побудив технологические компании пересмотреть свои стратегии.
Появление DeepSeek R1 ставит под сомнение текущую бизнес-модель ИИ, при которой компании взимают высокую плату за доступ к продвинутым инструментам. Когда разработчики могут развёртывать ИИ для программирования, рассуждений и автоматизации, не полагаясь на дорогостоящую инфраструктуру, конкурентный ландшафт может существенно измениться.
Это не просто бизнес-вопрос; речь идёт о том, кто контролирует будущее ИИ. На фоне опасений относительно рисков для национальной безопасности, озвученных официальными лицами США, DeepSeek R1 заставляет такие компании, как OpenAI и Google, столкнуться с новой реальностью. Является ли DeepSeek R1 поворотным моментом для ИИ или всего лишь очередным мимолётным трендом? Давайте рассмотрим подробнее.
Что такое DeepSeek R1?
Рисунок: скриншот панели управления DeepSeek
DeepSeek R1 — это большая языковая модель, созданная DeepSeek AI и предназначенная для задач, требующих точного программирования, математического рассуждения и структурированного решения проблем. Она была обучена на 14,8 триллиона токенов с использованием таких наборов данных, как CodeCorpus-30M, математические статьи arXiv и многоязычные веб-тексты. Такая специализированная подготовка помогает ей решать задачи в разработке программного обеспечения, научных исследованиях и технической автоматизации.
Существует две версии этой модели. Первая, известная как DeepSeek-R1-Zero, была разработана исключительно с использованием обучения с подкреплением — типа машинного обучения, при котором агент учится принимать решения, взаимодействуя со средой. Агент выполняет действия и получает обратную связь в виде вознаграждений или штрафов. Цель агента — со временем максимизировать суммарное вознаграждение, изучая, какие действия приводят к наилучшим результатам. Это обеспечило ей сильные навыки рассуждения, но также привело к таким проблемам, как повторяющийся вывод и смешение языков. Чтобы исправить эти проблемы, DeepSeek R1 была создана путём добавления подготовительных данных перед этапом обучения с подкреплением, что повысило ясность и качество рассуждений.
Она была выпущена как модель с открытым исходным кодом под лицензией MIT, поэтому любой — от разработчиков до исследователей — может использовать, изменять и развёртывать её без ограничений. Такой подход делает DeepSeek R1 практичным вариантом для приложений, где ключевую роль играют точность и эффективность в технических задачах.
Как работает DeepSeek R1
DeepSeek R1 построена на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE). Проще говоря, хотя модель имеет 671 миллиард параметров — чисел, которые она корректирует в процессе обучения, — каждый раз при обработке задачи используется только 37 миллиардов. Лёгкая сеть маршрутизации действует как механизм принятия решений, выбирая, какие специализированные подсети должны обрабатывать ввод. Это означает, что модель использует только те ресурсы, которые ей нужны, снижая общую вычислительную нагрузку.
Во время обучения модель начинала с версии под названием DeepSeek-R1-Zero, которая, как мы видели ранее, обучалась исключительно с помощью обучения с подкреплением. На этом этапе модель училась, получая вознаграждения за генерацию продуманных, пошаговых ответов, называемых рассуждением по цепочке мыслей. Однако этот метод приводил к повторяющимся ответам и выводам на смешанных языках. Чтобы повысить ясность, разработчики ввели фазу холодного старта с supervised fine-tuning с использованием тщательно отобранных примеров цепочки мыслей. После этого модель прошла еще два дополнительных раунда обучения с подкреплением с использованием Group Relative Policy Optimization (GRPO). В GRPO модель генерирует несколько ответов для одного и того же ввода, сравнивает их и получает вознаграждения за самые ясные и точные ответы. Затем лучшие выходные данные выбираются посредством rejection sampling и используются для дальнейшей донастройки.
DeepSeek R1 также включает несколько техник повышения эффективности:
Multi-Head Latent Attention (MLA): Эта техника сжимает внутренние структуры данных (матрицы ключ-значение) в более компактные латентные векторы, уменьшая объем памяти, необходимый во время обработки.
FP8 Mixed Precision Training: Используя 8-битные числа с плавающей точкой для многих вычислений вместо чисел более высокой точности, модель снижает потребление памяти и ускоряет обработку.
Dynamic Token Inflation and Soft Token Merging: Эти методы оптимизируют обработку текста, объединяя токены, несущие избыточную информацию, и позже восстанавливая ключевые детали, что помогает уменьшить объем обрабатываемых данных без потери важного контекста.
В совокупности эти подходы позволяют DeepSeek R1 надежно справляться со сложными задачами, такими как математическое рассуждение и отладка кода, сохраняя при этом низкие вычислительные затраты и расходы на обучение значительно ниже, чем у моделей вроде GPT-4.
Ключевые возможности DeepSeek R1
DeepSeek R1 была разработана, чтобы превосходно справляться с техническими задачами, и ее производительность очевидна в нескольких бенчмарках и приложениях. Вот ее основные сильные стороны:
Математическое рассуждение: DeepSeek R1 впечатляюще справляется с математическими задачами. На бенчмарке MATH-500 она достигает доли успешных решений 97,3%, а на бенчмарке AIME 2024 — 79,8% pass@1. Эти результаты показывают, что модель может решать сложные математические задачи с высоким уровнем точности.
Кодирование и отладка: В задачах программирования модель демонстрирует высокую компетентность. Ее рейтинг Codeforces составляет 2029, что помещает ее в 96,3-й процентиль среди участников-людей. Ее точность отладки составляет около 90%, что означает, что она надежно выявляет и исправляет проблемы в коде в реальных сценариях.
Структурированное и логическое рассуждение: DeepSeek R1 создана для генерации ясных, пошаговых рассуждений при решении задач. Эта способность отражается в ее стабильной производительности в задачах структурированного решения проблем, где модель разбивает сложные вызовы на понятные части. Посмотрите, как она разбирает эту задачу.
Рисунок: DeepSeek пошагово разбирает проектирование системы векторного поиска Milvus
Как вы можете видеть, DeepSeek начинает с пошагового разбиения задачи, объясняя, что Milvus — это векторная база данных с открытым исходным кодом, оптимизированная для высокоразмерных данных. Она упоминает цель эффективной обработки крупномасштабных наборов данных, особенно для рекомендательных систем, которые используют векторные эмбеддинги для поиска похожих элементов. DeepSeek также определяет, что эти эмбеддинги часто поступают из моделей вроде нейронных сетей, и использует систему рекомендаций фильмов в качестве примера. Этот снимок экрана не показывает всю фазу рассуждений, но вы можете использовать тот же prompt в DeepSeek, чтобы увидеть, как она рассуждает вплоть до реализации.
- Многоязычное понимание: Модель была обучена на многоязычных веб-текстах, что позволяет ей обрабатывать запросы и отвечать на них на нескольких языках. Такая широкая языковая способность делает её полезной для глобальных приложений, где требуются точные и логичные ответы.
- Подготовка данных: Начните со сбора всех релевантных документов, таких как страницы FAQ, статьи поддержки и технические руководства. Разбейте эти документы на более мелкие, связные части, например на отдельные пары «вопрос-ответ». Такая сегментация гарантирует, что каждый фрагмент текста будет сфокусированным и его можно будет легко извлечь позже. большие языковые модели.
DeepSeek R1 vs. OpenAI o1 vs. Claude 3.5 Sonnet
DeepSeek R1 выделяется при сравнении с такими моделями, как OpenAI o1 и Claude 3.5 Sonnet, не только по производительности, но и по стоимости и доступности. В таблице ниже приведены ключевые метрики:
| Метрика | DeepSeek R1 | **OpenAI o1****** | Claude 3.5 Sonnet |
| Рейтинг Codeforces | 2029 (96,3-й перцентиль) | 2061 (89-й перцентиль) | Официально не указано |
| Точность отладки | 90% | 80% | 75% |
| MATH-500 Pass@1 | 97,3% | 96,4% | Ниже, чем у DeepSeek R1 |
| SWE-bench Verified (Resolved) | 49,2% | 48,9% | 50,8% |
| LiveCodeBench (Pass@1-COT) | 65,9% | 63,4% | 33,8% |
| Aider-Polyglot (Точность) | 53,3% | 61,7% | 45,3% |
| Цены (входные токены) | ~$0,14 за миллион токенов | ~$15 за миллион токенов | ~$3 за миллион токенов |
| Цены (выходные токены) | ~$2,19 за миллион токенов | ~$60 за миллион токенов | ~$15 за миллион токенов |
| Лицензирование | Open-source (MIT) | Проприетарная | Проприетарная |
| Контекстное окно | 128K токенов | 200K токенов | 200K токенов |
DeepSeek R1 уверенно держится на нескольких технических бенчмарках. Он достигает высокого рейтинга Codeforces, который формируется на основе соревнований по спортивному программированию и показывает, насколько хорошо модель справляется с задачами по программированию. Он также превосходно показывает себя в точности отладки. В математических рассуждениях он достигает показателя прохождения 97,3% на MATH-500, немного выше OpenAI o1. Кроме того, его результаты на SWE-bench (оценивает способность LLM решать реальные проблемы программного обеспечения, предоставляя им настоящие задачи GitHub и соответствующие кодовые базы) и LiveCodeBench(обеспечивает динамическую и свободную от загрязнения оценку за счет постоянного добавления новых задач с таких платформ, как LeetCode, AtCoder и Codeforces) отражают надежную, стабильную способность решать сложные задачи.
Ключевым преимуществом является его экономическая эффективность. Затраты DeepSeek R1 на входные данные составляют всего ~$0.14 за миллион токенов по сравнению с гораздо более высокими тарифами OpenAI o1. Стоимость выходных токенов у него также значительно ниже. Эти экономические преимущества дополняются его открытым исходным кодом по лицензии MIT, что дает пользователям гибкость, недоступную в проприетарных моделях, предлагаемых OpenAI o1 и Claude 3.5 Sonnet.
Имея немного меньшее контекстное окно — 128K токенов против 200K токенов у остальных, DeepSeek R1 оптимизирован для технических задач без существенного ущерба для производительности. Это сравнение показывает, что DeepSeek R1 предлагает убедительное сочетание высокой производительности, экономической эффективности и открытой доступности — комбинацию, которая может изменить способы развертывания передовых инструментов ИИ в технических областях.
Интеграция DeepSeek с Milvus
Техническая производительность и экономическая эффективность DeepSeek R1 делают его хорошим кандидатом для реальных приложений Retrieval-Augmented Generation в сочетании с мощной векторной базой данных. Одной из таких баз данных является Milvus, разработанная для обработки миллиардов векторов с низкой задержкой и высокой пропускной способностью благодаря поддержке GPU-ускорения и продвинутых методов индексирования, таких как HNSW и IVF. Эти возможности делают Milvus идеальным для быстрого извлечения наиболее релевантного контекста для запроса, который DeepSeek R1 затем использует для генерации информированных ответов.
Рассмотрим портал поддержки клиентов для сложного программного продукта, который содержит обширные FAQ и техническую документацию. Вот как можно построить конвейер Retrieval-Augmented Generation (RAG) с использованием Milvus и DeepSeek R1:
Подготовка данных: Начните со сбора всех релевантных документов, таких как страницы FAQ, статьи поддержки и технические руководства. Разбейте эти документы на более мелкие, связные части, например отдельные пары «вопрос-ответ». Такая сегментация гарантирует, что каждый фрагмент текста будет сфокусированным и его можно будет легко извлечь позже.
Генерация эмбеддингов: Преобразуйте каждый текстовый сегмент в числовой вектор, известный как эмбеддинг , используя модель эмбеддингов. Эти эмбеддинги отражают семантическое значение текста, позволяя эффективно сравнивать сходство. В нашем примере каждый сегмент FAQ преобразуется в эмбеддинг, который точно представляет его содержание.
Вставка данных в Milvus: Настройте коллекцию Milvus, указав ключевые параметры, такие как размерность векторов и выбранная метрика расстояния (например, inner product). Вставьте сгенерированные эмбеддинги вместе со связанным с ними текстом в коллекцию, что создаст доступный для поиска индекс ваших документов.
Обработка запроса: Когда клиент задаёт вопрос, например, Как мне сбросить пароль от своей учётной записи?, преобразуйте этот запрос в эмбеддинг с помощью той же модели, которая использовалась для документов. Обеспечение того, чтобы эмбеддинги запроса и документов находились в одном и том же векторном пространстве, имеет решающее значение для точного сопоставления.
Извлечение: Используйте Milvus для поиска по коллекции с эмбеддингом запроса и извлечения наиболее подходящих сегментов документов. Milvus быстро определяет наиболее похожие тексты, предоставляя релевантный контекст, необходимый для точного ответа на запрос.
Генерация ответа с DeepSeek R1: Объедините извлечённые сегменты в связный контекст и передайте его вместе с исходным запросом в DeepSeek R1 через его API в стиле OpenAI. Затем модель генерирует подробный, учитывающий контекст ответ, который включает информацию из извлечённых документов.
Представление ответа: Наконец, передайте сгенерированный ответ клиенту. Ответ отражает как конкретный запрос, так и релевантные контекстные данные, обеспечивая точность и полезность ответа.
Эта интеграция использует эффективный векторный поиск Milvus и точную генерацию языка DeepSeek R1 для создания надёжного и масштабируемого конвейера RAG. Она предлагает мощное решение для таких приложений, как поддержка клиентов, управление знаниями и техническое устранение неполадок, преобразуя способы доступа к информации и её предоставления.
Почему DeepSeek R1 пугает гигантов ИИ
DeepSeek R1 заставляет устоявшиеся компании пересматривать свои стратегии. Лидеры отрасли теперь сталкиваются с возможностью того, что модель с высокими техническими возможностями и низкими эксплуатационными затратами может подорвать традиционные потоки доходов, основанные на дорогом оборудовании и абонентской плате. Этот сдвиг заставляет компании переосмысливать свои инвестиции в исследования и долгосрочные планы, поскольку они готовятся к среде, где продвинутый ИИ может быть доступен без серьёзных финансовых барьеров.
Волновые эффекты выходят за рамки корпоративных балансов. Проприетарные компании теперь изучают альтернативные подходы и корректируют свои продуктовые стратегии, в то время как растёт обеспокоенность тем, что широкое внедрение таких моделей может привести к значительному перераспределению ресурсов в технологической отрасли. Это вызвало волну стратегических изменений: некоторые компании инициировали внутренние проверки своих моделей разработки ИИ и структур ценообразования.
Более того, последствия затрагивают и политическую сферу. Регуляторы и государственные чиновники обращают внимание на то, что открытая доступность высокопроизводительных инструментов ИИ поднимает вопросы национальной безопасности и глобального технологического лидерства. Эти дебаты о контроле и доступе к продвинутому ИИ усиливают обсуждения будущего регулирования и баланса сил в технологическом мире, подчёркивая, как модели вроде DeepSeek R1 могут преобразовать отрасль на нескольких уровнях.
Почему вам стоит обратить на это внимание?
Для разработчиков, бизнеса и даже обычных пользователей последствия DeepSeek R1 выходят далеко за пределы технических бенчмарков. Его доступность с открытым исходным кодом и низкие эксплуатационные затраты открывают новые возможности для инноваций и настройки, которые ранее были закрыты высокими комиссиями и проприетарными ограничениями.
Теперь у разработчиков есть возможность создавать и адаптировать AI-решения, не дожидаясь коммерческого API и не будучи ограниченными лицензионными условиями. Эта свобода означает больше экспериментов, более быструю итерацию идей и возможность создавать инструменты, которые напрямую решают нишевые задачи. Возможность модифицировать и развертывать высокопроизводительную языковую модель может привести к прорывам в таких областях, как автоматизация, техническая поддержка и даже творческие приложения.
Для бизнеса более низкая стоимость развертывания меняет правила игры. Компании могут интегрировать передовые AI-возможности в свои рабочие процессы без бремени дорогостоящего оборудования или подписочных платежей. Это может привести к более эффективным операциям, снижению накладных расходов и, в конечном счете, к конкурентному преимуществу на соответствующих рынках. По мере того как организации внедряют эти экономически эффективные решения, общая динамика рынка может измениться, что приведет к росту инноваций и снижению барьеров для входа.
Политикам и обществу в целом также следует обратить на это внимание. Распространение доступного, высокопроизводительного AI поднимает важные вопросы о безопасности данных, регулировании и балансе технологической мощи в глобальном масштабе. Поскольку передовые AI-инструменты больше не ограничены несколькими крупными корпорациями, обсуждения этичного использования, подотчетности и национальной безопасности становятся все более актуальными. Такой более широкий доступ потенциально может демократизировать технологии, но он также требует тщательного рассмотрения того, как управлять такими мощными инструментами и регулировать их.
Короче говоря, будь вы разработчиком, стремящимся расширить границы AI, бизнесом, желающим оптимизировать операции, или политиком, которому поручено обеспечить безопасное и справедливое использование технологий, появление DeepSeek R1 может оказать значительное влияние на будущий ландшафт искусственного интеллекта.
Заключение
DeepSeek R1 меняет наше представление об AI и его использовании. Его высокая производительность в технических задачах, низкие эксплуатационные расходы и открытый доступ делают его серьезной альтернативой дорогим проприетарным моделям. Эта модель задала новые ожидания, предлагая как высококачественные результаты, так и более доступный подход к передовому AI. Интегрируясь с такими инструментами, как Milvus, DeepSeek R1 доказывает свою ценность в реальных приложениях — от поддержки клиентов до управления знаниями. По мере того как компании и регуляторы переосмысливают контроль и инновации в AI, DeepSeek R1 выделяется как модель, которая может сформировать будущее технологий и открыть новые возможности как для разработчиков, так и для бизнеса.
Дополнительные ресурсы
https://arxiv.org/pdf/2402.03300
https://arxiv.org/abs/2502.07864
https://arxiv.org/pdf/2310.18313
https://milvus.io/docs/build_RAG_with_milvus_and_deepseek.md
Читать далее
How to Build an Enterprise-Ready RAG Pipeline on AWS with Bedrock, Zilliz Cloud, and LangChain
Build production-ready enterprise RAG with AWS Bedrock, Nova models, Zilliz Cloud, and LangChain. Complete tutorial with deployable code.
Creating Collections in Zilliz Cloud Just Got Way Easier
We've enhanced the entire collection creation experience to bring advanced capabilities directly into the interface, making it faster and easier to build production-ready schemas without switching tools.
Bringing AI to Legal Tech: The Role of Vector Databases in Enhancing LLM Guardrails
Discover how vector databases enhance AI reliability in legal tech, ensuring accurate, compliant, and trustworthy AI-powered legal solutions.